G検定の勉強法を初心者向けに解説！合格に必要な学習戦略も

「G検定を受けたいけれど、範囲が広すぎて何から手をつければいいかわからない」と悩んでいませんか。

G検定の勉強法は、公式テキストで全体像を掴み、問題集で知識を定着させるのが基本です。

非効率な勉強を続けて不合格になれば、受験料も時間も無駄になります。AI人材の需要が高まる今、早めに資格を取得しておかなければキャリアの選択肢は狭まるでしょう。

本記事では、G検定の勉強時間の目安・おすすめ勉強法5選・レベル別スケジュール・おすすめ教材・試験対策のコツまで、初心者向けにわかりやすく解説しています。

この記事を読めば、自分の知識レベルに合った学習計画を立て、迷わず勉強を進められる状態になります。

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G検定合格のためのおすすめ勉強法5選

G検定は出題範囲が広いため、1つの学習手段だけでは効率的にカバーしきれません。

複数の勉強法を組み合わせることで、理解の質と学習効率の両方を高められます。

それぞれの勉強法について、具体的な活用方法を解説します。

公式テキストで試験範囲の全体像をつかむ

G検定の勉強は、JDLA公認の『深層学習教科書 ディープラーニングG検定公式テキスト 第3版』を通読することから始めましょう。

最新の2024年シラバスに対応しており、試験範囲の全体像を正確に把握できます。

読み方のポイントは、1周目は完璧な理解を求めないことです。理解度7割程度で構わないので、まずは全体を通して読み、出題範囲の広がりを掴みましょう。

2周目以降は図や表、事例を注意深く読み、重要な用語にはマーカーを引きながら能動的に学習します。索引も充実しているため、試験直前の用語確認にも活用できます。

公式テキストを軸に学習を進めることで、試験範囲から逸脱した無駄な勉強を避けられます。

問題集を繰り返し解いて知識を定着させる

テキストの通読が終わったら、問題集を使ったアウトプット学習に移行します。読むだけでは知識が定着しにくいため、何度も問題を解いて理解度を確認しましょう。

• 1周目：出題傾向と自分の弱点を把握
• 2周目以降：間違えた問題を重点的に復習

テキスト1章分を読んだら問題集の対応する章を解く、というセットで進めると、インプットとアウトプットのバランスがよくなります。

復習のタイミングも重要です。エビングハウスの忘却曲線に基づくと、学習翌日・1週間後・1か月後の3回復習するのが最も効率的です。

問題集の繰り返し学習を習慣化すれば、試験本番で迷わず解答できる実力が身につきます。

おすすめの問題集はのちほどご紹介します。

学習アプリでスキマ時間を活用する

G検定向けの学習アプリを使えば、通勤・通学・休憩中などのスキマ時間を有効活用できます。スマートフォンで手軽に取り組めるため、まとまった時間が取れない日でも学習を継続できます。

アプリの多くは1問1答形式を採用しており、短時間で効率的に復習できる設計です。「制限時間内に何問解けるか」を意識しながら取り組めば、解答スピードの向上にもつながります。

テキストや問題集と並行してアプリを活用することで、学習の総時間を無理なく積み上げられます。忙しい社会人にとって、スキマ時間の活用は合格の鍵を握る要素です。

YouTube動画で苦手分野を補強する

テキストだけでは理解しにくいディープラーニングの仕組みや専門用語は、YouTube解説動画で視覚的に学ぶのが効果的です。無料で利用できるため、コストをかけずに苦手分野を補強できます。

とくにCNN・RNN・Transformerなどのモデル構造は、テキストの文章だけでは直感的に理解しにくいです。動画ではアニメーションや図解を使って仕組みを解説しているため、短時間で理解が深まります。

ただし、動画はあくまで補助的な学習手段です。テキストと問題集で体系的に学び、理解が浅い箇所だけをピンポイントで動画で補う使い方が効率的です。

対策講座で効率よく学ぶ

独学に不安がある人や短期間で合格を目指す人には、G検定に特化した対策講座の受講も有効な選択肢です。出題傾向に沿ったポイント解説を受けられるため、独学よりも効率的に学習を進められます。

講座を選ぶ際は、以下の3点を確認しましょう。

• 最新シラバスに対応しているか
• 問題演習が豊富に含まれているか
• 質問対応があるか

古いシラバスに基づいた講座では、生成AIやAI倫理など新しい出題分野をカバーできません。

費用はかかりますが、不合格による再受験料（一般13,200円・税込）や追加の学習時間を考えると、1回で確実に合格するための投資として費用対効果は高いです。

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G検定の勉強におすすめの問題集

G検定対策に使う教材は、テキストと問題集を別々に用意するのが効果的です。それぞれの教材でインプットとアウトプットの質を高められます。

• 深層学習教科書 ディープラーニングG検定公式テキスト 第3版
• 徹底攻略ディープラーニングG検定ジェネラリスト問題集 第2版
• ディープラーニングG検定 最強の合格テキスト 第2版

それぞれの特徴と活用方法を紹介します。

深層学習教科書 ディープラーニングG検定公式テキスト 第3版

JDLAが公認するG検定対策の基本教材です。最新の2024年シラバスに完全対応しており、AIの基礎からディープラーニング、社会実装、倫理・法律まで幅広く網羅しています。

G検定の出題はこのテキストの内容がベースになっているため、まずこの1冊で全体像を掴むのが定石です。各章末に確認問題も収録されており、読み進めながら理解度をチェックできます。

索引が充実しているため、試験直前の用語確認にも使えます。G検定を受験するなら必ず手元に置いておきたい1冊です。
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徹底攻略ディープラーニングG検定ジェネラリスト問題集 第2版

通称「黒本」と呼ばれる、G検定対策で最も定番の問題集です。実際の試験形式に近い問題が多数収録されており、公式テキストで学んだ知識のアウトプットに最適です。

解説が丁寧で、間違えた問題から自分の弱点を効率的に把握できます。公式テキストで学んだ内容を黒本で確認する、というセットで使うのが合格者に最も多い学習パターンです。

1周目は正答率を気にせず全問解き、2周目以降は間違えた問題だけを重点的に復習しましょう。3周すれば、試験に必要な知識の大部分が定着します。
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ディープラーニングG検定 最強の合格テキスト 第2版

テキストと問題演習が1冊にまとまった総合対策本です。公式テキストよりも図解が多く、初心者にもわかりやすい構成が特徴です。

時間がない人や、まず1冊で学習を完結させたい人に向いています。重要ポイントが視覚的に整理されているため、全体像を素早く掴みたい場合にも有効です。

ただし、収録問題数は黒本に比べると少ないです。演習量を補いたい場合は、学習アプリや無料の模擬問題を併用するとよいでしょう。
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G検定合格に必要な勉強時間

G検定合格に必要な勉強時間は、一般的に30〜60時間が目安です。ただし、AI分野の知識レベルによって大きく異なります。

JDLAの合格者アンケートでは、学習時間「30〜50時間」が最多で全体の39%を占めています。学習時間の傾向は以下のとおりです。

• AIやプログラミングの知識がまったくない初心者：50〜60時間程度
• 大学などでAIの概要を学んだ経験がある人：20〜30時間程度

勉強期間としては、試験の2か月前から開始するのが理想です。1日1〜2時間の学習を継続すれば、無理なく合格圏内に到達できます。

まずは自分の知識レベルを把握し、必要な勉強時間の見通しを立てることが合格への第一歩です。

G検定の勉強時間についてさらに詳しく知りたい方は、以下の記事も参考にしてください。

初心者が2か月で合格を目指すための勉強スケジュール

AI知識ゼロの完全初心者でも、2か月（約60時間）の学習計画を立てれば十分に合格を狙えます。

1日1〜1.5時間のペースで、無理なく進められるスケジュールです。

時期	学習内容	ポイント
第1〜2週	公式テキスト1周目（通読）	完璧な理解は不要。全体像を掴むことを優先する
第3〜4週	公式テキスト2周目＋章末問題	1周目で理解が浅かった箇所を重点的に読み込む
第5〜6週	問題集1〜2周目	苦手分野を洗い出し、テキストや動画で復習する
第7〜8週	模擬問題＋アプリで総仕上げ	時間を計って演習し、本番のペースに慣れる

最初の1か月はインプットに集中し、後半1か月でアウトプット中心の学習に切り替えるのがポイントです。とくに第5〜6週の問題演習で弱点を把握し、残りの2週間で集中的に補強する流れが効果的です。

学習の途中で理解できない用語や概念が出てきたら、YouTube動画やWebの解説記事で補いましょう。わからないまま先に進むと、後半の問題演習で苦労します。

2か月間コツコツと学習を続ければ、AI未経験者でも合格に必要な知識を十分に身につけられます。

AI知識を持つ人が1か月で合格を目指すための勉強スケジュール

AIや機械学習の基礎知識がある人は、1か月（約30時間）の短期集中で合格を目指せます。すでに知っている範囲は飛ばし、未知の分野に時間を集中させるのがポイントです。

時期	学習内容	ポイント
第1週	公式テキスト流し読み	知識の抜け・新出範囲（生成AI・AI倫理等）を確認する
第2週	問題集1周目	正答率の低い分野を特定し、重点学習の対象を絞る
第3週	苦手分野の集中補強	テキスト・動画で弱点を徹底的に潰す
第4週	模擬問題で総仕上げ	時間配分の練習＋頻出用語の最終確認を行う

1日1時間の学習で十分に対応できるスケジュールです。注意すべきは、2024年のシラバス改訂で追加された生成AI・基盤モデル・AI倫理の分野です。

AI経験者でもこれらの範囲は見落としやすいため、第1週の段階で確認しておきましょう。

第2週の問題集で正答率が8割を超える分野は追加学習の必要はありません。正答率が低い分野だけを第3週で集中的に補強することで、限られた時間を最大限に活用できます。

基礎知識があるからこそ短期間で合格を目指せますが、油断は禁物です。最新の出題傾向を把握した上で、計画的に学習を進めましょう。

G検定の試験対策で押さえるべき3つのコツ

勉強法に加えて、試験本番で実力を発揮するための対策も合格には欠かせません。以下の3つのコツを押さえておきましょう。

それぞれ具体的に解説します。

頻出用語と公式を自分の言葉で整理する

G検定は出題範囲が広く、似た名前の用語やモデルを混同しやすいのが難しさの一因です。CNN・RNN・GAN・Transformerなど、名前だけでは違いがわかりにくい技術が多数出題されます。

対策として有効なのが、頻出用語や各モデルの特徴を自分の言葉でノートにまとめる方法です。

丸暗記ではなく、「このモデルは何の課題を解決するために生まれたのか」という観点で整理すると、理解に基づいた記憶が定着します。

また、以下の要素をPDFやノートに整理しておくと、試験直前の見直しにも役立ちます。

• AIの発展の歴史（第1次〜第3次AIブーム）
• モデル名
• 特徴の対応表

自分で整理する過程そのものが、最も効果的な復習です。

時間配分を意識した演習を行う

G検定のオンライン試験は100分で145問を解く必要があり、1問あたりの解答時間は約41秒です。知識があっても、時間内に解き終わらなければ合格できません。

普段の学習から時間を計って問題を解く練習を取り入れましょう。コツは「解ける問題から先に解き、迷う問題にはフラグを付けて後回しにする」です。

難問に時間を使いすぎて、解ける問題を落とすのが最も避けるべきパターンです。

試験1〜2週間前には、本番と同じ時間設定で模擬試験形式の演習を最低2回は行いましょう。時間感覚を体に染み込ませておくことで、当日も落ち着いて解答を進められます。

2026年の新形式と最新シラバスの変更点を把握する

2026年から、G検定のオンライン試験は試験時間100分・小問145問程度に変更されました。従来（120分・160問程度）よりも試験時間が短くなっているため、解答スピードの重要性が増しています。

また、2024年に改訂されたシラバスでは大きな変化がありました。

• 追加：生成AI・基盤モデル・大規模言語モデル
• 強化：AI倫理・ガバナンス・法規制

一方、実用性が低下した旧世代の機械学習モデルは削除されました。

試験範囲の重心が「歴史重視」から「現代の実装・運用重視」へシフトしているため、古い教材で勉強すると出題範囲をカバーしきれません。必ず最新シラバス対応の教材を選びましょう。

G検定に関するよくある質問

G検定の勉強法に関する質問は以下の3つです。

• G検定は独学でも合格できる？
• G検定の合格率はどのくらい？
• G検定は転職やキャリアアップに役立つ？

質問に対する回答を確認して、G検定の受験準備の参考にしてみてください。

G検定は独学でも合格できる？

G検定は独学でも十分に合格できます。実際に、公式テキスト・問題集・学習アプリの組み合わせで合格している受験者は多いです。

ただし、出題範囲が広いため、学習計画を立てずに進めると非効率になりやすいです。本記事で紹介したスケジュールを参考に、期間ごとのゴールを設定して取り組みましょう。

独学で不安を感じる場合は、対策講座を併用するのも選択肢の一つです。自分の学習スタイルに合った方法を選ぶことが、合格への近道です。

G検定の合格率はどのくらい？

2026年第1回G検定の合格率は78.77%です。受験者8,529名のうち6,718名が合格しました。過去の平均は65〜75%程度で推移しており、合格ラインは正答率約70%とされています。

合格率が高い理由は、受験者にエンジニアやAI関連の実務経験者が多いためです。AI未経験者にとっては油断できない数字であり、しっかりとした対策が必要です。

逆に言えば、計画的に学習すれば合格の可能性は高い試験です。本記事で紹介した勉強法を実践すれば、未経験者でも十分に合格圏内に入れます。

G検定は転職やキャリアアップに役立つ？

G検定はAIの体系的な知識を客観的に証明できる資格であり、転職やキャリアアップに有効です。G検定保有を歓迎要件とする求人は増加傾向にあります。

とくにデータサイエンティスト・ITコンサルタント・システムエンジニアなどの職種で評価されやすいです。

「AIに興味がある」と口頭で伝えるだけでは説得力に欠けますが、G検定の合格証があれば知識の裏付けになります。

ただし、資格単体で大きなキャリアチェンジを実現するのは困難です。G検定で得た知識を基盤に、実務でAIを活用するスキルを身につけることで、キャリアの選択肢が広がります。

G検定を含むAI資格の全体像や選び方については、以下の記事で詳しく解説しています。

G検定合格の先にあるAIキャリアの広げ方

G検定の合格は、AIキャリアのゴールではなくスタートラインです。資格で得た知識を実務で活かすことが、キャリアアップの鍵を握ります。

G検定では「AIで何ができるか」を体系的に学べますが、実際にAIツールを業務で使いこなせるかどうかは別の話です。

知識を「知っている」から「使える」へ引き上げることで、副業・転職・社内での評価向上といった具体的な成果につながります。

AIを実務に活かすスキルを身につけたい方は、体系的に学べる環境を活用しましょう。G検定の知識があれば、実践的な学びへの移行もスムーズに進みます。

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